Youtube MCP Server

🚀 YouTube MCP Server

このサーバーは、YouTube Data API v3を通じてリアルタイムのYouTubeデータにアクセスできる包括的なModel Context Protocol (MCP)サーバーです。AIアシスタントがYouTubeの動画、チャンネル、プレイリストなどの詳細情報を検索、分析、取得できるようにします。

🚀 クイックスタート

このYouTube MCPサーバーを使用することで、AIアシスタントがYouTubeの様々なデータにアクセスできるようになります。以下の手順に従ってサーバーをセットアップし、利用を開始しましょう。

✨ 主な機能

14の完全な機能

1. get_video_details - タイトル、説明、統計情報、メタデータを含む包括的な動画情報を取得します。
2. get_playlist_details - プレイリスト情報とメタデータを取得します。
3. get_playlist_items - プレイリスト内の動画を詳細とともに一覧表示します。
4. get_channel_details - 登録者数、動画数、説明を含むチャンネル情報を取得します。
5. get_video_categories - 特定の地域の利用可能な動画カテゴリを一覧表示します。
6. get_channel_videos - YouTubeチャンネルの最近の動画を取得します。
7. search_videos - カスタマイズ可能なパラメータでYouTubeの動画を検索します。
8. get_trending_videos - 特定の地域のトレンド動画を取得します。
9. get_video_comments - ソートオプション付きで動画のコメントを取得します。
10. analyze_video_engagement - エンゲージメント指標を分析し、洞察を提供します。
11. get_channel_playlists - YouTubeチャンネルのプレイリストを一覧表示します。
12. get_video_caption_info - 利用可能なキャプション/トランスクリプト情報を取得します。
13. evaluate_video_for_knowledge_base - 知識ベースの管理のために、技術の新鮮度スコアリングを用いたインテリジェントなコンテンツ評価を行います。
14. get_video_transcript - YouTube動画から実際のトランスクリプトコンテンツを抽出します。

主要な機能

• ✅ YouTube Data API v3からのリアルタイムデータ
• ✅ 包括的なエラーハンドリングとAPIクォータ管理
• ✅ 複数のURL形式のサポート (youtube.com、youtu.be、@ユーザー名、チャンネルID)
• ✅ 技術の新鮮度スコアリングを用いたインテリジェントなコンテンツ評価
• ✅ 柔軟な検索とフィルタリングオプション
• ✅ 業界ベンチマークを用いたエンゲージメント分析
• ✅ トレンドとカテゴリのための地域コンテンツサポート
• ✅ シームレスなAI統合のためのMCPプロトコル準拠

📦 インストール

必要条件

• Python 3.8+
• YouTube Data API v3キー
• MCP互換クライアント (Claude Desktop、Cursorなど)
• youtube-transcript-api (トランスクリプト抽出機能のため)

手順1: リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/dannySubsense/youtube-mcp-server.git
cd youtube-mcp-server

手順2: 依存関係をインストールする

pip install -r requirements.txt

手順3: YouTube APIキーを取得する

1. Google Cloud Consoleにアクセスします。
2. 新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを選択します。
3. YouTube Data API v3を有効にします。
4. 認証情報 (APIキー) を作成します。
5. (オプション) セキュリティのために、APIキーをYouTube Data API v3に制限します。

手順4: APIキーを設定する

プロジェクトのルートにcredentials.ymlファイルを作成します。

youtube_api_key: "YOUR_YOUTUBE_API_KEY_HERE"

重要: credentials.ymlファイルをバージョン管理にコミットしないでください！

手順5: サーバーをテストする

python test_server.py

これにより、すべての14の機能に対して包括的なテストが実行され、すべてが正しく動作していることが保証されます。

🔧 技術詳細

統合ガイド

Claude Desktopとの統合

1. 上記のセットアップ手順に従ってサーバーをインストールします。
2. Claude Desktopの設定に追加 - Claude Desktopの設定ファイルを編集します。
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "youtube": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/youtube-mcp-server/youtube_mcp_server.py"],
      "env": {
        "YOUTUBE_API_KEY": "your_youtube_api_key_here"
      }
    }
  }
}

3. Claude Desktopを再起動します。
4. 統合を確認 - Claudeに「YouTubeでPythonチュートリアルを検索できますか？」と尋ねます。

Cursorとの統合

1. 上記のセットアップ手順に従ってサーバーをインストールします。
2. Cursorの設定で構成：
   • Cursorの設定を開きます。
   • MCPサーバーに移動します。
   • Pythonコマンドと引数を使用して新しいサーバーを追加します。
3. APIキーの環境変数を設定します。
4. CursorでYouTubeコンテンツを検索することでテストします。

カスタムプロジェクトの統合

カスタムアプリケーションまたは他のMCPクライアントの場合：

from youtube_mcp_server import (
    get_video_details,
    search_videos,
    evaluate_video_for_knowledge_base
)

# 例の使用法
async def example():
    # 動画を検索する
    results = await search_videos("machine learning", max_results=5)
    print(results)

    # 知識ベースのために動画を評価する
    evaluation = await evaluate_video_for_knowledge_base("dQw4w9WgXcQ")
    print(evaluation)

環境変数の設定

資格情報ファイルの代わりに環境変数を使用することもできます。

export YOUTUBE_API_KEY="your_api_key_here"

APIクォータの使用

日次制限: 10,000ユニット (デフォルト) クォータの枯渇を避けるために使用状況を監視してください。

エラーハンドリング

サーバーには、以下の問題に対する包括的なエラーハンドリングが含まれています。

• 無効なAPIキー
• クォータ超過エラー
• ネットワーク接続問題
• 無効な動画/チャンネルID
• 地域制限
• コメント/キャプションの無効化

テスト

包括的なテストスイートを実行します。

python test_server.py

これにより、すべての14の機能が実際のYouTubeコンテンツでテストされ、詳細な出力が提供されます。

💻 使用例

基本的な動画情報

# 詳細な動画情報を取得する
result = await get_video_details("https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")

# 動画IDでも動作します
result = await get_video_details("dQw4w9WgXcQ")

検索と発見

# 最近のPythonチュートリアルを検索する
tutorials = await search_videos(
    query="Python tutorial",
    max_results=10,
    order="date"
)

# 米国のトレンド動画を取得する
trending = await get_trending_videos(region_code="US", max_results=5)

チャンネル分析

# チャンネル情報を取得する
channel_info = await get_channel_details("@3Blue1Brown")

# チャンネルの最近の動画を取得する
recent_videos = await get_channel_videos("@3Blue1Brown", max_results=5)

# チャンネルのすべてのプレイリストを取得する
playlists = await get_channel_playlists("@3Blue1Brown")

コンテンツ評価 (特別機能)

# 動画が知識ベースに追加する価値があるかを評価する
# 教育コンテンツのための技術の新鮮度スコアリングが含まれています
evaluation = await evaluate_video_for_knowledge_base("Z6nkEZyS9nA")

# 例の出力:
# 🟢 強く推奨 - 価値のあるコンテンツの明確な指標
# ⏰ コンテンツの新鮮度: 非常に新しい (2日前)
# 🚀 技術の最新性: React 2025のコンテンツ - フレームワークは急速に進化しています

トランスクリプト抽出 (新機能!)

# 動画から完全なトランスクリプトコンテンツを抽出する
transcript = await get_video_transcript("Z6nkEZyS9nA")

# URLと異なる言語でも動作します
transcript_spanish = await get_video_transcript(
    "https://www.youtube.com/watch?v=Z6nkEZyS9nA", 
    language="es"
)

# 例の出力:
# 📝 完全なトランスクリプト: [完全な動画のトランスクリプトテキスト]
# ⏰ タイムスタンプ付きのセグメント: [00:15] このチュートリアルへようこそ...
# 単語数: ~2,847語

エンゲージメント分析

# 動画のエンゲージメント指標を分析する
engagement = await analyze_video_engagement("dQw4w9WgXcQ")

# 動画のコメントを取得する
comments = await get_video_comments("dQw4w9WgXcQ", max_results=10, order="relevance")

関数リファレンス

特別機能: インテリジェントなコンテンツ評価

evaluate_video_for_knowledge_base関数には、高度なコンテンツ評価が含まれています。

技術の新鮮度スコアリング

• 高ボラティリティのトピック (React、AWS、AI/ML): 最近のコンテンツが強く推奨されます。
• 中ボラティリティのトピック (Python、一般的なプログラミング): 適度な新鮮度ボーナスがあります。
• 安定したトピック (アルゴリズム、数学): 最小限の古さのペナルティがあります。

品質指標

• 視聴回数とエンゲージメント指標
• 手動生成 vs 自動生成のキャプション
• コンテンツタイプの検出 (チュートリアル、レビューなど)
• 再生時間の適切性
• 技術の最新性指標 (2024年、2025年、「最新」、バージョン番号)

スマートな推奨

• 🟢 強く推奨 - 高品質 + 最近の技術コンテンツ
• 🟡 やや推奨 - いくつかの肯定的な指標
• 🔴 限定的な推奨 - 少数の品質指標

🚨 セキュリティに関する注意事項

• credentials.ymlファイルを決してコミットしないでください
• APIキーをYouTube Data API v3のみに制限してください
• クォータの使用状況を監視して、予期しないコストを防いでください
• 本番環境では環境変数を使用してください

🤝 コントリビュート

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能ブランチを作成します (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. python test_server.pyで変更をテストします。
4. 変更をコミットします (git commit -m 'Add amazing feature')
5. ブランチにプッシュします (git push origin feature/amazing-feature)
6. プルリクエストを開きます。

📝 開発に関するメモ

このプロジェクトは以下の方法で開発されました。

• 漸進的な方法論 - 一度に1つの機能
• テスト駆動開発 - 各機能を統合する前にテスト
• ユーザー協力 - 継続的なフィードバックと承認ゲート
• バックアッププロトコル - ロールバック機能を備えた安全な開発

詳細な開発とテスト手順については、documents/testing.mdを参照してください。

🐛 トラブルシューティング

一般的な問題

「APIキーが見つかりません」エラー:

• credentials.ymlが正しい形式で存在することを確認します。
• ファイルのパーミッションを確認します。
• APIキーが有効で、制限されていないことを確認します。

「クォータを超過しました」エラー:

• Google Cloud Consoleのクォータ使用状況を確認します。
• クォータをアップグレードするか、リクエストを最適化することを検討します。
• 頻繁にアクセスするデータにキャッシュを使用します。

「動画が見つかりません」エラー:

• 動画IDまたはURLが正しいことを確認します。
• 動画が非公開または制限されていないことを確認します。
• 動画が削除されていないことを確認します。

MCP接続問題:

• 設定内のPythonパスを確認します。
• すべての依存関係がインストールされていることを確認します。
• 設定を変更した後、MCPクライアントを再起動します。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

🙏 謝辞

• Model Context Protocolを使用して構築されました。
• YouTube Data API v3によって提供されています。
• FastMCPを使用して開発されました。

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